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Enregistrement W4385331231 · doi:10.1002/msc.1802

Clinical efficacy of JAK inhibitors on enthesitis in spondyloarthropathy: A scoping literature review

2023· article· en· W4385331231 sur OpenAlexaboutno aff
Ameen Jubber, Hasan Tahir, Arumugam Moorthy

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthesitisSpondyloarthropathyMedicineAnkylosing spondylitisTofacitinibEnthesisInternal medicinePhysical therapySurgeryArthritisRheumatoid arthritisPsoriatic arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enthesitis is a key feature of spondyloarthropathy (SpA). In recent years, JAK inhibitors have emerged as efficacious drugs in the landscape of advanced therapies for patients with SpA. METHOD: The aim of this scoping literature review was to search the published literature for studies on JAK inhibitors and their effects on enthesitis in patients with SpA and evaluate the data and summarise the findings. The clinical trials reviewed used the Leeds Enthesitis Index, Spondyloarthritis Research Consortium of Canada Enthesitis Index, and Maastrich Ankylosing Spondylitis Enthesitis Score as outcome measures. RESULTS: Tofacitinib, upadacitinib, and filgotinib had numerically greater reductions in the enthesitis scores when compared with placebo. CONCLUSION: While the JAK inhibitors are therapeutic options for enthesitis in SpA, head-to-head studies are needed to compare the JAK inhibitors against the biological drugs (targeting TNF, IL-17, and IL-12/23) as well as studies showing the effects of JAK inhibitors on enthesitis imaging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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